Мы можем преобразовать его в character
класс и затем выполнить присваивание
train$Item_Fat_Content <- as.character( train$Item_Fat_Content)
train$Item_Fat_Content[train$Item_Fat_Content =="LF"]= "Low FAt"
Или, если мы хотим сохранить class
как factor
, перед выполнением назначения создайтеa level
в качестве "Low FAt", а затем выполните присваивание
levels(train$Item_Fat_Content) <- c(levels(train$Item_Fat_Content), "Low FAt")
ПРИМЕЧАНИЕ. Как указано в комментариях @doviod, при чтении данных с помощью read.table/read.csv
, используйте stringsAsFactors = FALSE
, если мы хотимиметь нечисловые столбцы как character
класс (если нет особых причин иметь factor
столбцы)